Sökning: "Stock Market Learning"

Visar resultat 1 - 5 av 97 uppsatser innehållade orden Stock Market Learning.

  1. 1. Dynamik och tillförlighet i finansiell prognostisering : En analys av djupinlärningsmodeller och deras reaktion på marknadsmanipulation

    M1-uppsats, KTH/Hälsoinformatik och logistik

    Författare :Aya Zawahri; Nanci Ibrahim; [2024]
    Nyckelord :LOB; market manipulation; spoofing; layering; DeepLOB; DeepLOB-Attention; TCN; DeepLOB-seq2seq; DTNN; ITCH; parsing.; LOB; marknadsmanipulation; spoofing; layering; DeepLOB; DeepLOB-Attention; TCN; DeepLOB-seq2seq; DTNN; ITCH; parsing.;

    Sammanfattning : Under åren har intensiv forskning pågått för att förbättra maskininlärningsmodellers förmåga att förutse marknadsrörelser. Trots detta har det, under finanshistorien, inträffat flera händelser, såsom "Flash-crash", som har påverkat marknaden och haft dramatiska konsekvenser för prisrörelserna. LÄS MER

  3. 2. Deep Learning Based Sentiment Analysis

    Master-uppsats, Blekinge Tekniska Högskola/Institutionen för datavetenskap

    Författare :Shashank Kalluri; [2023]
    Nyckelord :Sentiment Analysis; Word Embedding; Deep Learning;

    Sammanfattning : Background: Text data includes things like customer reviews and complaints,tweets from social media platforms. When analyzing text-based data, the SentimentModel is used. Understanding news headlines, blogs, the stock market, politicaldebates, and film reviews some of the areas where sentiment analysis is used. LÄS MER

  4. 3. Predicering av aktiekursutveckling för svenska aktier utifrån konjunkturdata

    Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Edward Ehrling; Felix Dahl; [2023]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : This study aims to investigate whether Swedish economic indicators can be used to predict stock market performance on the Stockholm Stock Exchange. The study is expected to contribute to new research in the field and also explore the potential utility of these predictions for individual investors. LÄS MER

  5. 4. Predicting the Movement of the S&P 500 Index using Machine Learning

    Magister-uppsats, Lunds universitet/Nationalekonomiska institutionen; Lunds universitet/Statistiska institutionen

    Författare :Bakary Bah; [2023]
    Nyckelord :Machine Learning; S P 500 Index; Random Forest; Logistic Regression; Business and Economics;

    Sammanfattning : Predicting the stock market has been a longstanding topic of interest in financial research. It is regarded as a highly challenging but important task given the vital role the financial markets play in shaping the global economies. In this thesis, the goal is to predict the movement of the S&P 500 Index using machine learning methods. LÄS MER

  7. 5. Extraction of Global Features for enhancing Machine Learning Performance

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Abyel Tesfay; [2023]
    Nyckelord :Machine Learning; Deep Learning; Feature Extraction; Global Features; Time-series data; Bioprocessing; Maskininlärning; Djupinlärning; Funktionsextraktion; Globala Funktioner; Tidsserie data; Biobearbetning;

    Sammanfattning : Data Science plays an essential role in many organizations and industries to become data-driven in their decision-making and workflow, as models can provide relevant input in areas such as social media, the stock market, and manufacturing industries. To train models of quality, data preparation methods such as feature extraction are used to extract relevant features. LÄS MER